Vou consertar as alucinações do chatbot rag

Seu chatbot foi lançado. Mas ele é realmente bom? Se você não consegue responder isso com números, está voando às cegas, a uma mudança de prompt de uma regressão que ninguém percebe até os usuários notarem.

Eu crio suítes de avaliação personalizadas para aplicativos de LLM: conjuntos de testes feitos a partir dos SEUS casos de uso reais, uma ferramenta de julgamento de LLM calibrada de acordo com as preferências humanas e testes de regressão que detectam quedas de qualidade antes de ir para produção.

O que você recebe:

- Conjuntos de testes personalizados com suas consultas reais e casos extremos

- Calibração do julgamento para que as pontuações correspondam às preferências humanas

- Testes de regressão integrados ao seu fluxo de trabalho

- Métricas que importam: precisão, taxa de alucinação, consistência

- Relatórios de aprovado/reprovado que toda a sua equipe consegue entender

O pacote padrão inclui comparação de modelos: GPT vs Claude vs open-source na SUA carga de trabalho.

Construído com LangSmith, Braintrust ou Promptfoo, dependendo da sua stack. Você recebe a ferramenta, a documentação e uma orientação de entrega.

Para quem é isso: equipes que lançaram um chatbot e não sabem se ele está melhorando, fundadores comparando modelos antes de decidir, qualquer um que foi prejudicado por uma queda silenciosa de qualidade.

Me envie uma mensagem com o que seu bot faz e eu vou montar a suíte rapidamente.